耶鲁大学医学院前列腺癌研究：基因组分类与个性化治疗的未来

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耶鲁大学（2024USNews美国大学排名：5）医学院前列腺癌研究：基因组分类与个性化治疗的未来

2024年6月18日，耶鲁大学医学院的研究团队在《JAMA Network Open》期刊上发表了一项关于前列腺癌治疗的突破性研究成果。这项研究由耶鲁大学泌尿科副教授Michael S. Leapman博士和Preston C. Sprenkle博士领导，研究团队对超过92,000名患者进行了回顾，这些患者在2016年至2022年间接受了Decipher分类器的基因组分类测试。研究结合了基因组分析和临床结果信息，旨在改进前列腺癌的预测和个性化治疗。

Decipher分类器的应用与研究背景

Decipher分类器是一种先进的基因组分类工具，包含超过140万个特征，包括46,000个编码和非编码基因。该分类器通过转录组分析，能够识别出前列腺癌的关键事件，如诊断日期、PSA水平上升和转移等。Leapman博士指出，这种数据的对齐提供了一个理解癌症基因组特征与患者短期和长期结果关系的平台。

Sprenkle博士表示，大规模研究的一个令人兴奋的机会是评估测试和干预对低风险前列腺癌患者的影响，以更好地了解谁可以避免干预。这在小型单机构研究或临床试验中通常难以评估。其他参与研究的耶鲁大学作者包括Darryl Martin博士和Yi An博士。

耶鲁大学医学院的前列腺癌研究

耶鲁大学医学院在前列腺癌研究领域一直处于领先地位。2024年5月13日，耶鲁癌症中心（Yale Cancer Center, YCC）宣布将在2024年5月31日至6月4日于芝加哥举行的美国临床肿瘤学会（ASCO）年会上展示近50项研究和治疗进展。此次会议的主题为“癌症护理的艺术与科学：从舒适到治愈”，将包括200多个会议。YCC的48项展示内容涵盖了癌症疫苗与免疫疗法药物联合使用的II期试验结果、一种预测激素受体阳性、HER2阴性乳腺癌复发风险的新工具，以及影响年轻乳腺癌女性性功能的因素等。

耶鲁癌症中心自1974年以来一直是国家癌症研究所（NCI）指定的综合癌症中心，是康涅狄格州唯一的此类中心。中心成员包括耶鲁医学院和Smilow癌症医院的国内外知名科学家和医生。

Decipher分类器在前列腺癌中的应用

Decipher基因分类器在前列腺癌中的应用是一个重要的研究领域。该分类器在不同风险级别前列腺癌中的应用，包括局部前列腺癌、中等风险前列腺癌和高风险前列腺癌。多个临床试验和研究结果，如NRG Oncology/RTOG 0126试验、SAKK 09/10试验和STAMPEDE试验等，验证了Decipher基因分类器在前列腺癌预后评估和治疗决策中的有效性。例如，Decipher基因分类器可以帮助预测前列腺癌患者在接受手术或放疗后的临床结局，并指导是否需要进行辅助治疗或早期干预。

此外，Decipher基因分类器在不同种族前列腺癌患者中的应用研究，探讨了基因表达差异对疾病进展和治疗反应的影响。多个专家的评论和会议报道进一步讨论了Decipher基因分类器在临床实践中的应用前景和挑战。总的来说，Decipher基因分类器在前列腺癌中的应用研究为个体化治疗提供了重要的依据，具有广阔的应用前景。

JAMA Network Open上的前列腺癌研究

2024年6月26日，耶鲁大学的研究人员在JAMA Network Open上发表了一项研究，探讨了将基因组分析与临床结果数据相结合用于前列腺癌治疗的潜力。研究由耶鲁大学泌尿学副教授Michael S. Leapman和Preston C. Sprenkle领导，回顾了2016年至2022年间超过92,000名患者的数据，这些患者都进行了Decipher分类器的基因组分类测试。研究将这些基因组数据与保险索赔、药房记录和电子健康记录等行政信息相结合，旨在理解癌症基因组特征与患者短期和长期结果之间的关系。

研究表明，这种数据对齐可以帮助优化关键临床决策，如确定哪些前列腺癌需要治疗以及采用何种治疗方法。研究还利用了包含超过140万个特征的转录组分析，验证并优化了识别前列腺癌关键事件的算法，如诊断日期、PSA水平上升和转移等。Sprenkle指出，这种大规模研究有助于评估测试和干预对低风险前列腺癌患者的影响，进而了解哪些患者可以避免干预。

Michael S. Leapman和Preston C. Sprenkle的前列腺癌研究

2024年4月24日，耶鲁大学医学院发布了2024年第一季度（1月至3月）泌尿外科研究的综合列表。该列表分为主要研究人员和次要研究人员的研究成果。主要研究人员包括Sterling J、Simhan J、Flynn BJ等，他们的研究涵盖了从前列腺癌手术后尿道狭窄的治疗到肝细胞癌的机器学习预测等多个领域。研究表明，D-BMGU技术在前列腺切除术和放疗后尿道狭窄患者中是安全、可行且有效的。此外，机器学习在预测肝细胞癌患者的死亡风险方面表现出色。

其他研究还探讨了ChatGPT在泌尿外科咨询中的潜力、不同影像技术在前列腺癌诊断中的比较、以及免疫治疗在不同性别患者中的效果差异等。次要研究人员的研究则涉及肾细胞癌的多组学特征、免疫检查点抑制剂的耐药性等。总体而言，这些研究展示了耶鲁大学在泌尿外科领域的广泛探索和创新。